Bibliographic record
Abstract
Cet article propose d’appliquer un échantillonnage théorique à l’observation des dispositifs paratraduisants à l’oeuvre dans des espaces, notamment publics. Au préalable, deux questions doivent être démêlées. Selon la « traduction supposée » de Toury, la désignation d’un original à l’extérieur du système cible est impérative ; or, nous proposons de concevoir que ce postulat peut s’exercer sous la forme d’aménagements spatiaux qui reproduisent les processus traduisants à l’échelle du corps humain et du paysage. Nous supposons chez tous les individus la capacité de « grignoter » – le plus souvent en paratraduisant – la masse mouvante des textes et des objets supposément étrangers à leur société. Également, que la traduction est un fait social qui se pratique pour assurer le besoin constant de la liaison de l’« ailleurs » avec « l’ici ». À ce sujet, l’exogamie est un modèle de réflexion valable pour cerner la traduction en tant que fait social, étant donné que l’échange et l’alliance conduisent les unions à « l’extérieur » du groupe. Après avoir posé la participation de l’ensemble du groupe social aux tâches de paratraduction ainsi que la continuité entre la topologie des supports de texte avec celles des grands espaces, l’article égrène les caractéristiques de plusieurs terrains, et propose des approches méthodologiques permettant de topographier les stratégies d’invocation de l’« ailleurs ».
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".